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試析大數據視角下的工業設計及其應用價值

2017-05-30 06:26:39張溪芮
工業設計 2017年4期
關鍵詞:工業設計應用價值

張溪芮

摘 要:21世紀是信息時代,像云計算、大數據這樣的主流技術已經普遍應用于全世界,基于大數據視角下的產品工業設計也發生了翻天覆地的革新改變,其能夠讓用戶直接參與到產品的設計研發過程當中,滿足用戶的實際需求,建立以用戶為中心的設計模式體系。本文簡要分析了大數據視角下工業設計的應用價值以及創新模式。

關鍵詞:大數據視角;工業設計;應用價值;創新模式

引言

客觀來說,大數據視角下的工業設計環境催生了新生產模式,它主要存在兩點轉變,第一就是工業設計的服務化轉變,它確保單純的產品設計逐漸向智能服務設計方向轉變;第二就是從批量生產向大規模生產但個性化定制的人性化轉變,它讓工業設計不再刻板,賦予了它更多人性化的鮮明內涵,使得現代大數據工業設計創新效率更高、設計制造過程更加精細化。

1大數據視角下的工業設計應用價值分析

在現代化大數據時代背景下,工業設計制造被賦予了互聯網特征,它實現了“人—產品—社會—環境”四位一體有機聯系體系。這一體系主要以服務為主導,其設計也更加關注消費者用戶的實際體驗及現實情感需求,能夠為消費者用戶提供更加貼心到位的“定制化服務”,并基于海量數據來形成“4V數據集合”(Volume/Variety/Velocity/Value)。《大數據時代》的作者舍恩伯格則認為“大數據時代的到來改變了傳統工業設計行業發展路徑,它所提供的基于客戶需求的個性化服務為企業產品實現了從量變到質變的重大飛躍”。

在大數據視角下,工業設計應用價值的體現點之一就是它不再強調追求因果關系,而開始關注相關關系,這一變化就告訴人們要從求問“是什么”而逐漸轉變為求問“為什么”,擺脫小數據時代所存在的信息通道狹窄,信息傳播需求小的尷尬窘境,走基于全量數據分析的相關關系路徑,并正確預測行業未來發展趨勢。

而工業設計應用價值在該時代的體現點之二就在于提高消費者用戶的情感體驗,基于個性化來重新定位消費者用戶對產品的滿意度,為產品賦予更多的感性價值。當然,在大數據視角下,工業設計的應用價值也從傳統的“解決問題”升格為“注重體驗”,基本進入了產品的情感設計階段,希望以此來提升用戶對于產品及其所提供服務的體驗好感及滿意度,使工業設計成為新時代的新關注焦點。所以說在新信息時代大數據視角下的工業設計更加多元化、人性化,它不但滿足了用戶的更高需求,也為社會創造了更多的有效價值。

2大數據視角下的工業設計新模式解讀

在大數據視角下,工業設計應用也擁有了更多新模式,這些創新對用戶進行了充分分析,并設計出符合于用戶個性的新模式,下文將介紹兩點。

2.1基于用戶研究的工業設計新模式

在大數據時代,人從原來的物理人逐漸轉化為數據人,因為人的所有行為都被通過數據來記錄并展示,包括人的行蹤、習慣以及選擇,所有數據都會被記錄在互聯網之上。為此,企業就必須洞察人在互聯網環境背景下的變化,在了解和協調用戶需求及企業生產二者關系的同時也希望從更加宏觀、更加深入的層面來了解產品工業的設計創新,了解其創新對產品設計理念的有效提煉,最終建立圍繞消費者用戶為中心的產品工業設計創新過程。

舉例來說,當前產品在工業設計過程中都會基于用戶及產品來設計定位,明確二者之間的強相關因子,比如用戶的可支配收入、企業的總資產等等。這些因素對產品購買和消費者的影響相當之大,特別是其中所存在的個性化感性因素更是能夠成為產品設計定位中的重要環節。當然,從理性角度講,這一感性因素也是不可控因子之一,需要針對它來搜集科學有效的相關理論依據。以某企業的產品工業設計軌跡為背景,如果消費者用戶對產品進行網絡評價,那么該企業就等于通過網絡獲取了消費者用戶的信息數據回饋,此時就要基于大數據來對消費者用戶所構成的弱相關分子進行全面的匯總分類分析,反饋到設計師及生產者方面,對產品實施進一步的改進創新。同時,考慮到當前互聯網的海量數據傳輸能力,所以這些弱相關分子一起發揮影響作用時,其對產品的后續設計流程就會起到決定性作用。換言之,大數據視角下弱相關分子的匯集實際上就可以被視為是大數據價值的核心要素,它對指引工業設計創新非常有幫助。

總結來說,基于用戶研究和大數據視角下的工業設計創新流程應該歸結為以下步驟:

用戶信息整理—大數據形成—工業設計—產品與用戶關系確立基于上述流程就能在大數據時代背景下設計典型工業產品,并為其設計技術流程開發新模型,如圖1。

2.2基于使用反饋的工業設計新模式

當前在大數據視角下,產品工業設計一定要基于使用者智力支持,通過用戶體驗及產品檢驗反饋信息來檢驗產品設計成功與否。考慮到用戶大部分屬于非專業人士,所以他們對于產品的選擇與評價都會根據使用過程整體感受、產品功能性、實用性、服務性等等淺層內容展開。所以說企業應該明確這一點,時刻做到對消費者反饋動態數據的有效挖掘和分析,并與消費者用戶形成互動,鼓勵他們參與到產品的工業設計與創新活動當中,進而進一步實現針對消費者的產品設計個性化定制需求,同時也能改進產品服務運營的內容及條件,只有這樣才能確保產品工業設計獲得最真實、最客觀的評價結果。

從用戶體驗優化設計反饋內容來看,它的核心目標還是基于客戶反饋信息對產品做出第一時間的設計及生產對策革新,并在該過程中促成信息的動態流動新模式,如圖2。

如圖2的新模式在國內已經有企業在實施操作,例如小米,他們就已經將大數據技術成功植入到小米手機產品中,實現了對自家通訊產品設計的有效創新與優化過程。具體來講,小米公司主要針對產品工業設計過程對大數據進行了全面的挖掘、采集、分析處理與存儲,并根據用戶反饋信息提出了產品功能設計革新對策,實現產品升級。同時他們也借助大數據產業鏈的有效延伸來為手機產品對應用戶提供優質的個性化互聯網服務,希望基于手機理念為用戶在其他智能產品上設計革新,為企業未來擴大規模創造更多產品類型,豐富自身的產品工業設計體系。

3 結語

基于大數據視角下的企業產品工業設計在未來一定會繼續堅持智能服務化路線和大規模個性定制化路線,不斷滿足消費者的需求,不斷創新產品工業設計方案。在這一過程中,企業必須時刻做出正確的設計判斷與創新對策,并基于大數據分析來確保自身與全球創新趨勢時刻保持同步,提高產品設計及生產效率,并為其在市場進行準確定位,針對對應客戶群提供更好的產品智能化、人性化服務。

參考文獻:

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